综合能源系统中用户窃电行为信息的采集方法

电力公司存在欺诈性电力客户,为保证电网的安全运行,需要准确预测和判断电网用户是否发生窃电行为,因此,本文研究了综合能源系统中用户窃电行为的信息采集方法。考虑综合能源系统中的历史用电数据,以关键特征指标为判断标准,标准化分类用户的用电数据。通过时序偏差曲线指定数据采集任务,构建用户用电信息不完全博弈模型,以数据挖掘技术采集用户窃电行为信息,完成用户窃电行为信息采集。

基于混合神经网络的配电网用户窃电检测方法

针对传统的基于一维用电量数据挖掘分析的用户窃电检测方法检测精度低的问题,提出了一种基于混合神经网络的配电网用户窃电检测方法。首先,为了增强正常用户与窃电用户用电量的特征差异性,采用MTF(马尔可夫变迁场)对一维用电量数据进行图变换,实现用电数据的二维化;同时,为提高模型的准确性及泛化性,引入了用户用电量档案数据。然后,采用混合神经网络分别对预处理后的二维用电图像、档案数据进行特征量提取及融合,以实现配电网用户窃电检测。最后,通过两组对比实验,验证所提方法的有效性和精确性。实验结果表明:与其他模型相比,基于混合神经网络在窃电识别的准确率、查全率及ROC(接受者操作特征)曲线下面积均有较大的提升,具有较好的识别性能。

基于多特征融合和微信小程序的用户窃电行为检测方法

常规的窃电行为检测方法是以窃电标签映射的方式进行检测,不具备窃电标签的窃电行为无法被有效检测,导致检测模型的交叉熵较大,影响了检测精准度。因此,文中设计了基于多特征融合和微信小程序的用户窃电行为检测方法。在微信小程序上设计了一个电量电费异常辅助判断的工具,提取出用户窃电行为特征。并利用多特征融合技术,构建出用户窃电行为检测模型,最大限度地提高了用户窃电行为检测精准度。采用对比实验的方式,验证了该检测方法的交叉熵更趋近于“0”,检测精准度更高,能够应用于实际生活。

居民用户窃电的防范

1常见窃电方法 （1）拨开电压线圈连片窃电。在居民小区，供电人员一般在每月的固定日期抄表．有些居民用户就利用这个规律把电能表尾部的电压线圈连片拨开，使电能表停走，进行窃电。因为用户是按固定抄表周期考虑采用此法窃电的，

居民用户窃电特点分析及防范措施

处理居民用户窃电现状 重事后惩罚、轻事先预防。部分电力企业目前对窃电危害和惩罚制度的宣传不够，也缺乏用电补贴、用电帮困基金等保障性措施，而这些措施有助于引导低收入群体合法用电。

工业用户窃电方式分析及对策

随着人们的观念变化和生活水平提高，社会经济发展和社会用电量也不断增大，工业用户窃电问题变得越来越突出，也严重影响了国家的经济建设和社会的稳定。工业用户窃电的逐步增加，其窃电的方式更是高明和高手段，因此，进行加强工业用户窃电的对策，竞而在其管理上要高度规范、统一、精细、标准。本文主要根据工作人员的实践体会，通过对目前工业用户的窃电方式分、手段等进行详细些的分析，并提出了相应的措施。

基于多系统间的用户窃电数据研究及应用

随着社会经济水平的不断提升,国内大众的日常生活水平,得到了基本的保障,正是在这样的前提基础之下,人们对电力资源的需求量得到了明显提升,所以这也为电力企业的日常工作开展,带来了较大的难题。在实际电力管理工作开展过程中,有关人士明确发现,在多系统间存在用户窃电的问题,并且窃电的数据较大,整理过程中显得较为复杂。因此,为了能够确保多系统间用户窃电数据的研究水平得到提升,相应问题得到处理,那么也就需要对此予以重视。

基于多特征融合的用户窃电行为快速识别研究

不同的用电行为会产生不同的特征数据,因此可以根据用电特征来识别用户窃电行为,提出基于多特征融合的用户窃电行为快速识别方法。将额定电压偏离度、电压不平衡系数及电流不平衡系数作为用电行为特征进行提取,利用多特征融合技术,建立用电行为模型,对重点嫌疑用户窃电异常行为的快速识别。通过实验证明,所提出的识别方法无论是识别精度还是识别效率均具备显著优势。由于在窃电行为识别过程中对异常数据的分析粒度较粗,导致识别结果的可靠性较低,为此提出了基于决策树的远程窃电行为识别系统设计研究。将Z-turnBoard嵌入式单板作为系统的核心构件,结合线路电量平衡关系,计算出以单位窗口期线损率为基准的窃电行为特征参量,将计算结果作为决策树的根节点,将各分线线损率作为决策树的分支,通过迭代的方式细化分析粒度,得到最终的窃电行为位置。测试结果表明,设计系统对窃电行为的识别准确率和召回率均值分别达到了91.26%和93.59%。

基于ISSA-SVC的配电网高损台区窃电检测方法研究

针对现有的基于机器学习的用户窃电行为检测方法检测效率和准确率不高等问题,提出一种基于改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)优化支持向量分类机(support vector classification,SVC)参数的ISSA-SVC窃电检测模型。首先,该模型通过分析台区每一天的线损率与窃电电量、窃电用户计量电量与窃电电量、窃电用户计量电量与线损电量、台区供电量与窃电电量、用户最近一天用电量和相邻几天用电量、具有相似特征用户用电量曲线的相关性提取用户窃电特征参量。其次,利用动态时间规整(dynamic time warping,DTW)方法计算得到它们的相关系数。最后,采用ISSA优化SVC惩罚参数C和核参数g,并对台区内窃电用户进行检测。仿真算例与实际电网数据分析表明,所提方法与传统的窃电检测方法相比,具有更高的效率和准确率。

基于数据挖掘的窃电用户预警与定位技术研究

为有效控制电网线损率、减轻用户窃电给配电安全性带来的不利影响、提高联合稽查工作的质量,该文针对基于数据挖掘的窃电用户预警与定位技术展开研究。根据窃电电量计算结果分析用户的实时用电行为,以此为条件设置数据挖掘权重。在此基础上,对已知的窃电样本实施过采样分类处理,分别从预警功率传输关系、定位电压传输关系两个角度,分析窃电用户预警与定位技术的应用效力。实例结果表明,应用该文技术后,各电网通路中的线损率水平均得到有效控制,证明其能够有效解决由用户窃电行为造成的配电安全问题,也为联合稽查工作的顺利开展奠定了基础。

基于边缘计算的低压线路用户侧窃电检测方法

为了解决传统窃电检测方式存在误报率高和漏报率高的问题,本文提出了一种基于边缘计算的低电压线路用户单相接地故障检测方法。首先,采集分析低压配电网中的大量数据;其次,利用边缘计算技术将采集的电压电流信号转化成数字信号并在计算机中进行处理,从而实现低压配电网单相短路故障的快速定位与准确判断;最后,根据采集的信息,采用神经网络算法实现对单相接地故障的精确定位。实验结果表明,该方法能有效提高单相接地故障的检测效率,且具有较好的鲁棒性、实时性以及抗干扰能力,可以满足低压配电网对故障诊断精度的要求。

用户计量装置安装地点与防窃电

近几年来．电力部门有针对性地对部分用户计量装置进了改造，将全开放、半开放的箱柜，统一改造为户外的组合式互感器，使用专用计量箱，并安装在室外，这对提高计量准确性，防止用户窃电起到了很好的作用。但经过几年的使用情况和经验来看，仍存在一些问题。一是干式组合互感器是塑料外壳，用的是高分子材料封装，在南方地区，

基于半监督三训方法的窃电用户识别的研究及应用

针对传统窃电行为的识别方法难以有效解决窃电技术提升带来的高频窃电问题,研究了电力企业已有数据现状,提出半监督分类模型识别窃电用户。通过深入分析业务并设计特征指标,围绕广东电网高压用户的海量用电行为数据,开展半监督三训方法的窃电用户识别研究与应用。研究结果发现,半监督分类模型预测提升度超过1.5,对比最优的有监督学习模型,效率提升7.3%,有效提升窃电用户识别效率为电网企业的反窃电工作提供有力的支撑。

智能电力分配下窃电用户数据在线识别系统

针对在线识别系统存在信号识别时间过长,识别信号状态差,设计了在智能电力分配下一种新的窃电用户在线识别系统。硬件系统设计调整硬件中的操作性能,按照硬件功能进行数据信息分类,构建不同的操作模块实现数据操作。研究用户数据与电网间的关联,并查找关联数据的运作模式,获取系统所需的硬件数据。软件系统设计中以获得的硬件数据为基础实施软件算法研究,结合中心调控应用程序,对窃电用户数据进行在线识别,完成整体系统设计。实验结果表明,设计的智能电力分配下窃电用户数据在线识别系统识别时间更短,在识别信号状态方面具有良好的性能。

一种基于人机协同的窃电用户判别方法

人工智能模型在窃电用户识别实际工业场景中应用时面临着高识别率与低成本之间的矛盾。对于训练完成的模型,通过设置模型判别阈值使其识别出更多窃电用户的同时也将导致更多非窃电用户被错误识别,造成现场排查成本的增加;反之,若追求较低的现场排查成本,那么只能识别出相对较少的窃电用户。针对此矛盾,本文提出了一种基于人机协同的窃电用户判别方法。在该方法中,电网公司首先根据自身特点与需求选取合适的模型判别阈值,然后结合模型判别依据与人工经验知识对模型初步判定结果进行筛查,最后只需对相对较少的用户进行现场排查,从而降低人力、物力成本。此外,电力公司可以根据模型从用户用电数据中学到的“知识”对自身领域知识进行补充,还可以对模型所使用的指标体系进行修正、改善。本文所提出的方法对于人工智能模型在窃电用户识别的应用方面具有一定的管理意义与实际应用价值。

基于用电特征分析的窃电行为识别方法

反窃电工作是实现电力企业用电管理不可或缺的环节.针对山东省用电用户数量多、分布面积广、窃电现象逐年上升、检测人员不足等特点,对获取的用户窃电行为数据进行合理的分析、处理,提出一种基于用电特征分析的窃电行为识别方法,实现对窃电嫌疑用户的筛查.该方法首先基于采集样本,以过滤式算法和规则阈值设定的方式,实现采集样本数据的特征提取,从而提高采集数据的有效性;随后以逻辑回归算法构建用户窃电行为诊断模型,实现对窃电嫌疑用户的判定;此外,采用推送、排查、处理和反馈的闭环工作机制不断优化模型,并以国网山东省电力公司用电信息采集系统、营销业务应用系统提供数据进行算例分析,验证了所述方法的可行性与适用性.

防三相高低压电网技术窃电的探讨

针对三相三线和三相四线有功电能计量装置的现场配制情况并结合现场反窃电经验,分析用户利用三相三线和三相四线电能表计量装置存在的缺陷进行技术窃电的现象,提出预防三相计量装置技术窃电的办法。

高压计量防窃电装置

1课题选 择对于稽查高压用户窃电,只能通过用电信息采集系统的线路损耗异常或现场碰巧遇到的方法,《供电营业规则》的第102条规定,对无法确定的窃电时间窃电日数至少以180天计算,每日窃电时间：电力用户按12h计算;照明用户按6h计算,所以发现窃电时间超过180天,且窃电时间无法确定;而计量箱安装后无法便捷移动,且重量在40kg左右,无法方便更换。

窃电的常用手段及其防止办法

窃电的常用手段及其防止办法陕西省榆林供电局刘文威，李英用户窃电是造成电力损失的一个主要原因。也是供用电管理中降低线损应予努力解决的重要方面。堵住这种漏洞，首先要知晓窃电的惯用伎俩，然后对症投药，加以查处。现以低压２２０Ｖ照明为例，粗浅地介绍几种常见的...